【SOS】共生生物搜索(Symbiotic Organisms Search,SOS)理论分析与matlab性能仿真

目录

一、SOS共生生物搜索(理论简介

二、使用matlab实现SOS优化算法 

三、测试CEC2017中F1~F5，F11~F15

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一、SOS共生生物搜索(理论简介

         共生生物搜索（Symbiotic Organisms Search，SOS）是一种基于生物共生理论的优化算法。该算法通过模拟生物共生系统中的合作与竞争行为，采用群体智能策略来寻找问题的最优解。下面详细介绍共生生物搜索的原理、数学公式及实际应用。

       共生生物搜索算法借鉴了生物共生理论，将问题的解看作是不同的生物种群，通过模拟生物共生系统中的合作与竞争行为来设计搜索策略。算法主要包括以下几个部分：

1.初始化种群

       首先，随机生成N个解，作为初始种群。每个解表示为x_i(i=1,2,...,N)，代表问题的一个可能解。每个解都有一个适应度值f(x_i)，用于评估解的质量。每个种群都有一个共生度值S_i，用于表示种群之间的合作与竞争关系。

2.计算目标函数值

       对于每个解x_i，计算其目标函数值f(x_i)。目标函数是问题的优化目标函数，用于评估解的优劣程度。

3.更新共生度值